4.6　小　结

针对含谐波激励下时变结构模态参数辨识问题，一方面，为了剔除谐波激励导致的虚假模态，本章提出了一种基于时频分析的非平稳信号分解方法。首先，利用基于FS-TARMA模型的时频分析方法提取各响应分量的脊线并确定各响应分量的时频支撑域，从各时频支撑域内的WFT系数对各响应分量进行时域重构，实现非平稳信号的分解；然后，根据各响应分量的直方图及超值峰度系数来鉴别谐波响应分量，从而剔除其对应的虚假模态。另一方面，为了辨识时变结构的密频模态，本章提出了一种基于参数化时频谱和奇异值分解的时频域分解方法，对由FS-TARMA模型估计的功率谱矩阵进行奇异值分解，根据奇异值在时频面内的变化规律确定信号中的密频模态，非密频模态参数直接由FS-TARMA模型辨识得到，而密频模态参数通过奇异值及奇异向量进行计算得到。

本章通过含密频模态的四自由度系统对方法进行了验证，结果表明［1，276］：

（1）与非参数化的时频分析方法相比，基于FS-TARMA模型的参数化方法获得的时频谱更加光滑，脊线提取无须求解复杂的优化问题，实施简单且计算量小。(https://www.daowen.com)

（2）根据各响应分量概率密度函数与超值峰度系数的差异，可有效鉴别谐波响应分量，完成虚假模态的剔除。

（3）所提时频域分解方法可有效检测并辨识时变结构的密频模态。

（4）在响应信噪比较低时，所提方法仍能较好地辨识结构模态频率与模态振型，对模态阻尼比的辨识效果较差。